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最新推荐文章于 2022-03-21 22:38:05 发布
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Learning to Compose Domain-Specific Transformations for Data Augmentation

提出了一种不需要特定领域知识的数据扩增的方法，能够生成大量标记样本，并且不损失类别信息。按文中所说，确实能够提升一定的分类模型的精度。

https://github.com/HazyResearch/tanda


guojingjuan
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qq_31293215的博客
11-26 1315
Semantic Augmentation1.Implicit Semantic Data Augmentation for Deep Networks_NIPS192.Learning to compose domainspecific transformations for data augmentation_NIPS173.A Unified Feature Disentangler for...
Sakana AI ｜AI Scientist爆火背后的技术详解以及优缺点分析AINLP 2024年08月15日 22:10 江苏以下文章来源于NLP PaperWeekly ，作者NLP Pa
强化学习曾小健
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• 尽管前沿模型已被用作人类科学家的辅助工具，如头脑风暴、编写代码或预测任务，但它们仍仅完成了科学过程的一小部分。• 本文提出了第一个全面的框架，用于实现完全自动化的科学发现，使前沿大型语言模型能够独立进行研究并传达其发现。• 本文介绍了“AI科学家”框架，这是第一个全面自动化的科学发现框架，其利用前沿大型语言模型进行独立研究并完成最终Paper。• 该框架包括想法生成、实验迭代和论文撰写三个阶段。通过在机器学习的三个子领域中的应用实验，
百篇论文分类整理看数据增广最新研究进展
zenRRan的博客
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每天给你送来NLP技术干货！作者｜卞书青机构｜中国人民大学信息学院方向 | 推荐系统、小样本学习当前数据增广技术正不断应用于各个场景中，我们梳理近年来各大顶会上的百余篇数据增广论文并详...
这 8 份「Paper + Code」，你一定用得上 | PaperDaily #08
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在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。 这是 PaperDaily 的第 7 篇文章[ 自然语言处理 ] SLING: A framework for frame semantic
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来自微信公众号：paperweekly 所谓迁移学习，就是从一个或多个源任务（source task）中抽取知识和经验，然后将其应用于一个有相关性的目标领域（target domain）。 1.Domain adaptation via transfer component analysis 迁移学习领域公认的经典工作，作者团队来自香港科技大学 Qiang Yang 教授
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“ 　　崔万云 　　复旦大学知识工场实验室博士生 　　研究方向为问答系统和知识图谱 第一章 绪论 　　第 1 节 问答系统背景介绍 2011 年 10 月 14 日，苹果公司在其 iPhone 4S 发布会上隆重推出新一代智能个人助理 Siri。Siri 通过自然语言的交互形式实现问答、结果推荐、手机操作等功能,并集成进 iOS 5 及之后版本。2012 年 7
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Word2Vec从提出至今，已经成为了深度学习在自然语言处理中的基础部件，大大小小、形形色色的DL模型在表示词、短语、句子、段落等文本要素时都需要用word2vec来做word-level的embedding。Word2Vec的作者Tomas Mikolov是一位产出多篇高质量paper的学者，从RNNLM、Word2Vec再到最近流行的FastText...
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超分辨率重建(Super-Resolution, SR)是一种计算机视觉领域的技术，旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，以提供更清晰的细节和更高的视觉质量。超分辨率重建是一个逆问题，因为一个低分辨率图像可能对应多个高...
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评测任务实战：中文文本分类技术实践与分享 - PaperWeekly 第49期
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09-25 1670
作者丨陆晨昱单位丨义语智能科技（上海）有限公司联系方式丨chenyu@deepbrain.ai1. 引言随着人工智能的大热，人机对话技术也受到了各界广泛的关注。在第六届全国社会媒体处理大会（SMP 2017）上，专委会举办了一场中文人机对话技术评测（ECDT）。评测包含两个任务，任务一为用户意图领域分类；任务二为特定域任务型人机对话在线评测。笔者代表我司参加了其中的任务一：意图分类。该任务的内容是
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本期Chat是PaperWeekly第一次尝试与读者进行互动交流，一共分享和解读3篇paper，均选自2016年最值得读的自然语言处理领域paper，分别是： End-to-End Reinforcement Learning of Dialogue Agents for Information Access Dual Learning for Machine Translation SQu...
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~~因为不太会使用opencv、matlab工具，所以在找一些比较简单的工具。 . . 一、NLP标注工具 来源：《构想：中文文本标注工具（附开源文本标注工具列表）》 Chinese-Annotator 来源：https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 能不能构建一个中文文本的标注工具，可以达到以下两个特点： 标注过程背后
支持pyramid2.x的kotti web代码
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Kotti 是一个基于 Pyramid 框架的 Python 内容管理系统（CMS），适合用来搭建中小型网站、文档库、企业展示平台、知识库等需要灵活内容结构和权限模型的项目。它本身更像一个可以二次开发的 CMS 框架，比 WordPress、Drupal 这类“一装就用”的系统更倾向于开发者定制和扩展。 这是支持pyramid2.x版本的kotti！ tar -xzvf kotti1.0.tar.gz 解压缩 进入目录执行 pip install -e . 来安装， 然后执行pserve app.ini 启动。 用浏览器浏览127.0.0.1:5000 即可浏览。 用户名admin ，口令qwerty
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